Taxonomia de traços de personalidade de usuários das redes sociais
| dc.contributor.advisor | Guelpeli, Marcus Vinicius Carvalho | |
| dc.contributor.author | Brito, Cecy Maria Martins | |
| dc.contributor.institution | Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2024-10-17T19:15:03Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.date.submitted | 2021-04-20 | |
| dc.description | Guelpeli, Marcus Vinicius Carvalho; Vieira, Manaya de Souza; Tameirão, Cinthya Rocha; Carvalho, Leonardo Lana de. | pt_BR |
| dc.description | O orientador do trabalho não mencionado na lista da Folha de Aprovação. | pt_BR |
| dc.description.abstract | O presente trabalho de pesquisa foi desenvolvido no Programa de Pós-Graduação em Educação, da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, no âmbito da linha de pesquisa Educação e Tecnologias Aplicadas às Instituições Educacionais. Trata-se de uma pesquisa de cunho bibliográfico e quantitativo, cujo corpus foi composto por textos escritos por usuários da rede social Facebook e que teve como objetivo geral avaliar a hipótese de a taxonomia de textos ser capaz de contribuir para a identificação de traços de personalidade em textos de usuários dessa rede social, por meio do modelo computacional Cassiopeia. Para isso, foram analisados textos publicados pelos usuários, por meio da seleção de grupos, fechados e secretos, de pessoas que se dizem usuárias do Facebook. Utilizando o Cassiopeia, tais textos foram classificados em um determinado traço de personalidade, de acordo com o Big Five – ou os cinco fatores da personalidade (extroversão / introversão; neuroticismo / estabilidade emocional; socialização / agradabilidade; escrupulosidade / conscienciosidade ou realização; e abertura para experiência). A partir dessa classificação, pôde-se identificar esses traços e, por meio deles, agrupar, de maneira automática, inúmeros textos de usuários, além de descobrir conhecimentos implícitos, criar um conjunto de palavras que classificam os grupos de usuários e identificar o traço de personalidade característico destes. Os textos foram selecionados utilizando-se a mineração de textos para criar uma taxonomia de traços de personalidade. Os resultados da pesquisa foram considerados positivos, porque o procedimento computacional acima descrito agrupou os 100 textos selecionados em 26 clusters (pastas) a partir da taxonomia de traços de personalidade criada. | pt_BR |
| dc.description.abstracts | This work was developed in the Master in Education, line of research Education and Technologies Applied to Educational Institutions, with the purpose of demonstrating the importance of making a taxonomy of the personality traits of the Big Five in social networks using text mining since, today, social networks are the leadership in the global scenario, being used by individuals of all ages. Especially Facebook, which has more than 2 billion active users. The general objective of the work was to analyze the texts published by users of the Facebook social network in specific groups of people who claim to be users and, through the writing of these people in these groups, using the Cassiopeia computational model, to classify them in a certain trait of personality according to the Big Five. And, as a specific objective, to group hundreds of users, using the Cassiopeia computational model, to contribute to the creation of personality traits for this social network, to classify personality traits automatically, to discover implicit knowledge, to create a set of words that classify user groups and learn about the students' personality through the social network, as a facilitator of communication between educator and student. To carry out this research, it was proposed to organize it based on the investigative method of bibliographic nature, of quantitative character, having as a research instrument the texts written by the users of the social network Facebook. The texts posted by users within the closed and secret groups of this social network were analyzed, using text mining to make a taxonomy of personality traits. To do this taxonomy, it is necessary to collect data and then text mining, using the Cassiopeia computational model. The results demonstrate that the computational model generated 26 clusters. The results obtained were quite inspiring and brought reflections on the research carried out. It can be said that the size of the texts has no influence on the separation made by the Cassiopeia computational model, but on the content written by people, as the separation of personality traits is done according to the words used. It is through the group of words chosen to represent each personality trait that the computational model Cassiopeia makes this filter, directing texts containing those words to each personality trait that belongs to it. | pt_BR |
| dc.description.thesis | Dissertação (Mestrado Profissional) – Programa de Pós-Graduação em Educação, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2021. | pt_BR |
| dc.identifier.citation | BRITO, Cecy Maria Martins. Taxonomia de traços de personalidade de usuários das redes sociais. 2021. 103 p. Dissertação (Mestrado Profissional em Educação) – Programa de Pós-Graduação em Educação, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2021. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufvjm.edu.br/items/1bc2d319-c04f-43cc-b980-d77f777676a8 | |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.publisher | UFVJM | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao à termo de autorização impresso assinado pelo autor, assim como na licença Creative Commons, com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus repositórios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, e preservação, a partir desta data. | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Redes sociais | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Taxonomia de perfil | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Mineração de textos | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Traços de personalidade | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Social networks | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Profile taxonomy | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Text mining | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Traces of personality | pt_BR |
| dc.title | Taxonomia de traços de personalidade de usuários das redes sociais | pt_BR |
| dc.type | Dissertação | pt_BR |